矩阵乘法 模板函数的实现 可以处理多维矩阵 c++
2013-09-04 16:31
846 查看
文中计算结果是与Matlab对比过的。但是,如有发现错误谢谢告之。
函数实现:
/******************************************************************** * 函数功能:(aM*bN的矩阵mR) = (aM*aN的矩阵mA) x (bM*bN的矩阵mB)。 * * 前行后列(前高后宽)即为相乘结果矩阵的大小: * * 前矩阵的行数(高aM) x 后矩阵的列数(宽bN)。 * *********************************************************************/ template <typename T1, typename T2, typename T3> int Matrix_Mult(T1* mA, //矩阵A int aM, //矩阵A的行数(高) int aN, //矩阵A的列数(宽) T2* mB, //矩阵B int bM, //矩阵B的行数(高) int bN, //矩阵B的列数(宽) T3* mR, //矩阵R=矩阵A*矩阵B int chan=1 //例如RGB24可以看成是R、G、B 3个通道 ) { //前矩阵的宽(列数)必须等于后矩阵的高(行数) if (aN != bM || mA==0 || mB==0 || mR==0) { return -1; } int iTemp0 = 0; int index0 = 0; int index1 = 0; //图像处理一般四通道就够了,比如RGB32 T3* sum[10] = {0}; for (int i=0; i<chan; i++) { sum[i] = (T3*)malloc(bN*sizeof(T3)); } //循环处理矩阵A每一行 for (int am=0; am<aM; am++) { for (int i=0; i<chan; i++) { memset(sum[i], 0, sizeof(T3)*bN); } //矩阵B for (int bm=0; bm<bM; bm++) { iTemp0 = bm*bN; for (int bn=0; bn<bN; bn++) { index0 = iTemp0 + bn; index1 = am*aN + bm; //计算矩阵A对应位置 if (bm == 0) { //计算各个通道 for (int i=0; i<chan; i++) { sum[i][bn*chan+i] = (T3)(mB[index0*chan+i]*mA[index1*chan+i]); } } else { //计算各个通道 for (int i=0; i<chan; i++) { sum[i][bn*chan+i] += (T3)(mB[index0*chan+i]*mA[index1*chan+i]); } } } } //计算各个通道 for (int i=0; i<chan; i++) { memcpy(mR+am*bN*chan+i, sum[i], sizeof(T3)*bN); } } //返回结果矩阵的成员数 return aM*bN*chan; }函数调用:
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int irt = 0; //----------- 一维数组 -------------------------------------- cout<<"------------------ 矩阵相乘1 -------------------------\n"; double mA[16] = {1,2,3,4, 5,6,7,8, 9,10,11,12, 13,14,15,16}; double mB[16] = {1,2,3,4, 5,6,7,8, 9,10,11,12, 13,14,15,16}; double mR[16] = {0}; irt = Matrix_Mult<double,double, double>(mA, 4, 4, mB, 4, 4, mR); for (int i=0 ;i<irt; i++) { cout<<mR[i]<<" "; if ((i+1)%4 == 0) { cout<<endl; } } cout<<endl; cout<<"------------------ 矩阵相乘2 -------------------------\n"; int mA2[4] = {1,1, 2,0}; int mB2[6] = {0,2,3, 1,1,2}; double mR2[6] = {0}; irt = Matrix_Mult<int, int, double>(mA2, 2, 2, mB2, 2, 3, mR2); for (int i=0 ;i<6; i++) { cout<<mR2[i]<<" "; if ((i+1)%3 == 0) { cout<<endl; } } cout<<endl; cout<<"------------------ 矩阵相乘3 -------------------------\n"; float mA3[4] = {1.1f, 2.2f, 3.3f}; int mB3[6] = {1,2, 3,4, 5,6}; double mR3[6] = {0}; irt = Matrix_Mult<float, int, double>(mA3, 1, 3, mB3, 3, 2, mR3); for (int i=0 ;i<irt; i++) { cout<<mR3[i]<<" "; } cout<<endl<<endl; //----------- 二维数组 -------------------------------------- cout<<"------------------ 矩阵相乘4 -------------------------\n"; double mA1[4][4] = {{1,2,3,4} , {5,6,7,8} , {9,10,11,12} , {13,14,15,16}}; double mB1[4][4] = {{1,2,3,4} , {5,6,7,8} ,{9,10,11,12} , {13,14,15,16}}; double mR1[4][4] = {0}; Matrix_Mult<double,double, double>(&mA1[0][0], 4, 4, &mB1[0][0], 4, 4, &mR1[0][0]); for (int n=0; n<4; n++) { for (int m=0; m<4; m++) { cout<<mR1 [m]<<" "; } cout<<endl; } cout<<endl; return 0; }运行结果:
相关文章推荐
- 矩阵乘法 模板函数的实现 可以处理多维矩阵 c++ - utopiaT
- C++实现矩阵链乘法利用动态规划及运行实例结果
- cublas中执行矩阵乘法运算的函数 首先要注意的是cublas使用的是以列为主的存储方式,和c/c++中的以行为主的方式是不一样的。处理方法可参考下面的注释代码
- C++实现矩阵链乘法利用动态规划及运行实例结果
- C++实现三个矩阵乘法
- C++实现矩阵类型的基本操作:创建矩阵(M x N)、释放内存、获取某一元素的值、修改某一元素的值、乘法操作
- c++使用二重指针实现矩阵的储存释放和乘法
- C++ 矩阵加法与乘法的实现
- C++中实现矩阵的加法和乘法实例
- C++实现矩阵链乘法利用动态规划及运行实例结果
- C++实现矩阵链乘法利用动态规划及运行实例结果
- C++实现矩阵链乘法利用动态规划及运行实例结果
- C++实现矩阵链乘法利用动态规划及运行实例结果
- C++实现矩阵链乘法利用动态规划及运行实例结果
- C++实现矩阵链乘法利用动态规划及运行实例结果
- C++ 实现矩阵乘法
- C++实现矩阵链乘法利用动态规划及运行实例结果
- CUDA/GPU下矩阵乘法的几种实现的C++源码
- 矩阵乘法 C++实现
- C++实现矩阵乘法